DeepMind се доближава до златния стандарт в сложната математика в най-новия пробив на AI
Google DeepMind използва изкуствен интелект, за да достигне почти всички умения за решаване на геометрични проблеми на най-умните студенти в света, напредвайки в ценения стремеж за прилагане на бързо развиващата се технология до сложна математика.
AlphaGeometry, системата на технологичния гигант, е отговорила правилно на 25 от 30 въпроса от Международната олимпиада по математика в гимназията, според документ, публикуван в Nature в сряда.
Ефективността, близка до стандарта за спечелване на златен медал на човешки състезатели, подчертава както нарастващата компетентност на AI в математиката, така и пречките, които остават. Предизвикателствата на разсъжденията и ученето, представени от сложната математика, го правят важен тест в усилията за създаване на изкуствен общ интелект (AGI), който може да се равнява или да надминава хората.
„Това е решаваща стъпка към изграждането на AGI“, каза Quoc V Le, изследовател на DeepMind. „Това е още един пример, който подсилва как AI може да ни помогне да напреднем в науката – и да разберем по-добре основните процеси, които определят как работи светът.“
AlphaGeometry е така наречената невро-символична система, която използва комбинация от изучаване на език и дедуктивни разсъждения. Компанията сравнява хибридния метод с „Мислене, бързо и бавно“, фразата, въведена от психолога Даниел Канеман, за да опише силата на овладяването на бързото разпознаване на модели за по-съзнателно логическо мислене.
Подходът осигурява това, което Trieu H Trinh, друг член на изследователския екип на DeepMind, описва като „най-доброто от двата свята“ за решаване на проблеми в геометрията. Полето е едновременно познато на всички нас на ежедневното ниво на наблюдение на форми и пространство, но въпреки това е подкрепено от сложно скеле на математическата теория.
Изследователите създадоха набор от 100 милиона примера за синтетични геометрични данни като набор от информация, за да обучат системата да работи. Неговото представяне 25 от 30 беше близо до 25,9 за еталон на човешките победители в математически олимпиади от 2000 г. до 2022 г. — и доста по-напред от резултата 10, постигнат от предишната най-съвременна автоматизирана система.
Въпреки това AlphaGeometry намери някои проблеми за трудоемки, а други за объркващи. Той не успя да разреши главоблъсканица от пресичащи се кръгове, разбита на Олимпиадата през 1979 г. от виетнамския математик Lê Bá Khánh Trình — който беше вдъхновение за някои от изследователите.
Още по-голямата цел за DeepMind и други изследователи е да създадат AI системи, които могат да се справят с математически проблеми, които са доказали, че надхвърлят човешкия ум.
Михаил Бурцев, сътрудник на Landau AI в Лондонския институт за математически науки, каза, че работата на DeepMind е голяма крачка напред – но „само в границите на предизвикателството, което си поставя“.
„По-стръмното предизвикателство остава“, каза той. „Тоест, за да разберете дали AI може да открие нова математика, за да реши въпрос, на който все още не е даден отговор.“
Перспективата за емблематичен момент на AI математическа система да поеме и да победи човек съперник, както шахматният компютър Deep Blue направи със световния шампион Гари Каспаров през 1997 г., остава неуловим.
DeepMind каза, че все още няма планове да участва в Международната математическа олимпиада - въпреки че компанията не го изключи като тя тласка все по-навътре в взискателната сфера на математиката.
